\documentclass[a4paper,11pt]{article}

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\author{曹金}
\date{}

\title{CoSaMP小结}

\begin{document}

\maketitle
\tableofcontents

\section{常见几种稀疏信号恢复算法}

\begin{enumerate}
\item Convex relaxation: 需要的样值少, 但计算复杂度高
\item Combinatorial algorithms: 计算速度快, 但需要的样值较多 
\item Greedy pursuits: 居中
\end{enumerate}

\[
y = Ax
\]
如果A是正交矩阵, 则x的能量就不会改变, 完整地传给了y. 这样我们通过把y的分量上的能量做适当的重新分配, 从而恢复出x.

如果A的$\delta_s$不太大, 那么凑合能保证x的能量几乎大部分都传给了y. 只要满足一定的条件, 仍然能够通过某种方式将x恢复出来.


\[
A^+ = (A^*A)^{-1}A^*
\]
个人理解:
\[
A^* = A^H
\]

% \begin{figure}
% \centering
% \includegraphics[width=1\textwidth]{/home/xls/Documents/Unix/tex/matrix_theory/linearsystem.png}
% \caption{图}
% \end{figure}


\subsection{}

\end{document}
